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Edge Computing

Cloud

Edge Computing verarbeitet Daten direkt am Entstehungsort — auf dem Gerät oder einem lokalen Gateway — statt alles in die Cloud zu senden.

Edge Computing reduziert Latenz, Bandbreite und Cloud-Kosten indem Verarbeitung näher an der Datenquelle stattfindet. Besonders wichtig für IoT, autonome Fahrzeuge und Echtzeit-Anwendungen. AWS Greengrass, Azure IoT Edge und NVIDIA Jetson sind führende Edge-Plattformen.

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Edge Computing bei SW Business Solutions

Edge Computing verlegt Rechenoperationen näher an die Datenquelle - zum IoT-Gateway, zum Netzwerk-Edge oder zu CDN-Knoten. SW Business Solutions konzipiert Edge-Architekturen für Projekte mit Latenz-, Bandbreiten- oder Datenschutzanforderungen.

Einsatz in Kundenprojekten

  • IoT-Edge: Vorverarbeitung von Sensordaten auf Gateways (AWS Greengrass, Azure IoT Edge)
  • CDN-Edge-Functions: Vercel Edge Functions und Cloudflare Workers für globale Latenzoptimierung
  • Industrial Edge: MQTT-Broker und Datenvorverarbeitung in Produktionsanlagen ohne Cloud-Abhängigkeit
  • Edge-AI: ML-Inferenz auf Edge-Devices (Nvidia Jetson, Raspberry Pi) für Echtzeit-Entscheidungen

Warum Edge Computing?

  • Latenz: Rechnen am Entstehungsort reduziert Latenz von Sekunden auf Millisekunden
  • Bandbreite: Nur relevante Daten werden in die Cloud übertragen - Bandbreite reduziert
  • Offline-Faehigkeit: Edge-Systeme funktionieren ohne Cloud-Verbindung
  • Datenschutz: Sensible Daten bleiben lokal - kein Transfer personenbezogener Daten in die Cloud
  • Kosten: Weniger Cloud-Datenverarbeitung senkt Cloud-Kosten

Typische Projektkombinationen

KombinationAnwendungsfall
Edge + AWS IoT GreengrassIndustrial IoT Edge Processing
Edge + Vercel Edge FunctionsCDN-nahe API-Logik
Edge + LoRaWANLokaler LoRaWAN-Gateway-Server
Edge + MQTTLokaler MQTT-Broker am Edge

Warum Edge Computing?

Minimale Latenz durch lokale Verarbeitung
Reduzierte Bandbreite und Cloud-Kosten
Offline-Fähigkeit ohne Cloud-Verbindung
Echtzeit-Entscheidungen direkt am Gerät
Datenschutz durch lokale Datenhaltung
Skalierbar von Raspberry Pi bis NVIDIA Jetson

Anwendungsszenarien für Edge Computing

🚀

Neue Projekte

Ideal für den Start neuer Softwareprojekte mit modernen Anforderungen.

Modernisierung

Perfekt für die Modernisierung bestehender Legacy-Systeme.

📈

Skalierung

Unterstützt wachsende Anforderungen und steigende Nutzerzahlen.

🔧

Integration

Nahtlose Integration in bestehende Systemlandschaften.

Funktioniert gut mit

DockerDockerAWS GreengrassAzure IoT EdgeNVIDIA Jetson

Schnelle Fakten

KategorieCloud
KomplexitätExperte
BeliebtheitHoch
Aktuelle Versionlaufend entwickelt
Erscheinungsjahr2010
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